A Survey on Deep Multi-Task Learning in Connected Autonomous Vehicles

📄 arXiv: 2508.00917v1 📥 PDF

作者: Jiayuan Wang, Farhad Pourpanah, Q. M. Jonathan Wu, Ning Zhang

分类: cs.RO, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2025-07-29

💡 一句话要点

综述：面向车联网自动驾驶车辆的深度多任务学习研究

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 多任务学习 自动驾驶 车联网 深度学习 感知 预测 规划 控制

📋 核心要点

  1. 传统自动驾驶任务采用独立模型，导致计算开销大、部署成本高，难以满足实时性需求。
  2. 多任务学习(MTL)通过联合学习多个任务，能够提升效率和资源利用率，是解决上述问题的有效方案。
  3. 该综述全面回顾了MTL在车联网自动驾驶车辆中的应用，并指出了未来研究方向和关键挑战。

📝 摘要（中文）

车联网自动驾驶车辆(CAVs)必须同时执行多项任务，如目标检测、语义分割、深度估计、轨迹预测、运动预测和行为预测，以确保在复杂环境中安全可靠的导航。车对万物(V2X)通信实现了CAVs之间的协同驾驶，从而减轻了单个传感器的局限性，减少了遮挡，并提高了远距离感知能力。传统上，这些任务使用不同的模型来解决，这导致了高部署成本、增加的计算开销以及在实现实时性能方面的挑战。多任务学习(MTL)最近已成为一种有前途的解决方案，它可以在单个统一模型中实现多个任务的联合学习，从而提高效率和资源利用率。据我们所知，本综述是第一个全面回顾CAVs背景下的MTL。我们首先概述CAVs和MTL，以提供基础背景。然后，我们探讨MTL在关键功能模块中的应用，包括感知、预测、规划、控制和多智能体协作。最后，我们讨论了现有方法的优点和局限性，确定了关键的研究差距，并为未来研究提供了方向，旨在推进CAV系统的MTL方法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决车联网自动驾驶车辆中多个感知、预测、规划和控制任务的联合优化问题。现有方法通常为每个任务训练独立的模型，导致计算资源消耗大、部署成本高，难以满足自动驾驶系统对实时性和资源效率的要求。此外，独立模型无法有效利用不同任务之间的相关性，限制了整体性能的提升。

核心思路：论文的核心思路是利用多任务学习（MTL）框架，将多个自动驾驶任务整合到一个统一的模型中进行训练。通过共享底层特征表示，不同任务可以相互促进，提高模型的泛化能力和鲁棒性。同时，MTL可以有效降低模型的整体复杂度，提高计算效率，从而满足自动驾驶系统的实时性要求。

技术框架：该综述首先介绍了车联网自动驾驶车辆（CAVs）和多任务学习（MTL）的基础知识。然后，论文按照自动驾驶系统的功能模块，分别探讨了MTL在感知（如目标检测、语义分割）、预测（如轨迹预测、行为预测）、规划和控制等方面的应用。此外，论文还讨论了MTL在多智能体协作中的应用，例如协同感知和协同决策。

关键创新：该综述的关键创新在于它是首个全面回顾MTL在车联网自动驾驶车辆中应用的综述性文章。它系统地梳理了现有研究，并从功能模块的角度对MTL的应用进行了分类和总结。此外，论文还指出了现有方法的局限性，并提出了未来研究方向，例如如何设计更有效的任务共享机制、如何处理任务之间的冲突、以及如何将MTL与强化学习等其他技术相结合。

关键设计：综述性文章本身不涉及具体的技术设计。但是，论文中讨论的MTL方法通常涉及以下关键设计：1) 任务共享机制：如何设计共享的底层特征表示，以便不同任务可以相互促进；2) 任务权重分配：如何平衡不同任务的损失函数，以避免某些任务主导整个训练过程；3) 网络结构设计：如何设计合适的网络结构，以便有效地提取和利用不同任务之间的相关性；4) 损失函数设计：如何设计合适的损失函数，以便更好地优化模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。其亮点在于对现有研究进行了系统性的梳理和总结，并指出了未来研究方向。通过对现有方法的优缺点进行分析，为研究人员提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果对自动驾驶领域具有重要的应用价值。通过采用多任务学习，可以显著降低自动驾驶系统的计算成本和功耗，提高系统的实时性和可靠性。这对于推动自动驾驶技术的商业化落地具有重要意义。此外，该研究还可以应用于其他需要同时处理多个任务的机器人系统，例如服务机器人、工业机器人等。

📄 摘要（原文）

Connected autonomous vehicles (CAVs) must simultaneously perform multiple tasks, such as object detection, semantic segmentation, depth estimation, trajectory prediction, motion prediction, and behaviour prediction, to ensure safe and reliable navigation in complex environments. Vehicle-to-everything (V2X) communication enables cooperative driving among CAVs, thereby mitigating the limitations of individual sensors, reducing occlusions, and improving perception over long distances. Traditionally, these tasks are addressed using distinct models, which leads to high deployment costs, increased computational overhead, and challenges in achieving real-time performance. Multi-task learning (MTL) has recently emerged as a promising solution that enables the joint learning of multiple tasks within a single unified model. This offers improved efficiency and resource utilization. To the best of our knowledge, this survey is the first comprehensive review focused on MTL in the context of CAVs. We begin with an overview of CAVs and MTL to provide foundational background. We then explore the application of MTL across key functional modules, including perception, prediction, planning, control, and multi-agent collaboration. Finally, we discuss the strengths and limitations of existing methods, identify key research gaps, and provide directions for future research aimed at advancing MTL methodologies for CAV systems.